10 人机协作的最优分工点

1. 批量处理
   - 一次处理1000个项目
   - 人做要花几天,AI几分钟

2. 模式识别
   - 从大量数据中找规律
   - 人可能看不出来的pattern

3. 标准化操作
   - 按规则执行,不会疲劳
   - 不会因为情绪影响质量

4. 知识检索
   - 瞬间查找海量信息
   - 不会遗忘

5. 多语言处理
   - 同时处理100种语言
   - 人做不到

6. 7×24工作
   - 不需要休息
   - 随时待命

1. 创意/直觉
   - "这个感觉不对"
   - "我有一个crazy idea"
   - AI学的是过去,人能想象未来

2. 理解上下文
   - 理解弦外之音
   - 理解文化背景
   - 理解人际关系

3. 价值判断
   - "这样做对吗?"
   - "这符合我们的价值观吗?"
   - AI是中性的,人有立场

4. 灵活应变
   - 遇到全新情况
   - 没有先例可循
   - 人能随机应变

5. 情感连接
   - 同理心
   - 情感支持
   - 建立信任

6. 战略决策
   - 基于不完整信息做判断
   - 考虑长期vs短期
   - 权衡多方利益

任务: 写一篇产品介绍

AI做:
  - 快
  - 标准
  - 但可能缺乏"灵魂"

人做:
  - 慢
  - 有个性
  - 但可能不够规范

最优:
  - AI生成初稿(快速,规范)
  - 人加入个性化(灵魂,差异化)

AI执行(90%) → 人审核(10%)

例子:
  - 法律合同生成
  - 财务报表生成
  - 代码review

AI负责:
  - 按模板生成内容
  - 填充数据
  - 格式化

人负责:
  - 检查关键条款
  - 确认数字准确
  - 最终确认

节省90%时间,
但保留了最后的控制权。

用户感觉:
  "AI帮我做了苦活累活,
   我只需要检查关键部分,
   既省时又放心"

人主导(70%) → AI辅助(30%)

例子:
  - 创意设计
  - 战略规划
  - 品牌文案

人负责:
  - 创意方向
  - 核心决策
  - 最终产出

AI负责:
  - 提供灵感(参考案例)
  - 优化细节(文字润色)
  - 批量化(生成变体)

保留创意主导权,
AI帮助提效和优化。

用户感觉:
  "AI是我的助手,
   不是替代我,
   我仍然是创作的主人"

人做A部分 ‖ AI做B部分 → 合并

例子:
  - 视频制作:人拍摄,AI剪辑
  - 研究报告:人分析,AI绘图
  - 产品设计:人定义,AI生成

人负责:
  - 需要人际互动的部分
  - 需要判断的部分
  - 创意核心部分

AI负责:
  - 机械重复部分
  - 计算密集部分
  - 标准化部分

最大化效率,
人和AI同时工作,不互相等待。

用户感觉:
  "我做我擅长的,
   AI做它擅长的,
   效率最高"

Round 1: AI生成 → 人反馈
Round 2: AI优化 → 人反馈
Round 3: AI精修 → 人确认

例子:
  - 设计稿迭代
  - 文章写作
  - 数据分析

AI负责:
  - 每轮生成/优化
  - 快速响应反馈

人负责:
  - 提供方向性反馈
  - 判断"好坏"
  - 最终拍板

快速迭代,接近完美。

用户感觉:
  "我和AI像是搭档,
   一起打磨作品,
   越改越好"

维度1: AI能力(能做得多好)
  - 高: AI能做到90%+人的水平
  - 中: AI能做到60-90%
  - 低: AI做不到60%

维度2: 人的价值(人做的独特价值)
  - 高: 人做有明显差异化
  - 中: 人做稍好,但AI也凑合
  - 低: 人做和AI做差不多

决策矩阵:

         AI能力高    AI能力中    AI能力低
人价值高  人做(AI参考) 人做(AI辅助) 必须人做
人价值中  AI做(人审核) 看情况    人做
人价值低  完全AI      AI做      重新设计

子任务          AI能力  人价值  决策
─────────────────────────────────
选题            低      高     人做
调研资料        高      低     AI做
大纲结构        中      高     人做(AI参考)
初稿生成        高      中     AI做(人审核)
个性化改写      中      高     人做(AI辅助)
语法检查        高      低     AI做
排版            高      低     AI做
配图选择        中      中     人+AI协作
─────────────────────────────────

结果:
  - AI负责:调研、初稿、语法、排版(70%)
  - 人负责:选题、大纲、改写、审核(30%)

A/B测试:

方案A: AI做80%,人做20%
方案B: AI做60%,人做40%

对比指标:
  - 用户满意度
  - 任务完成率
  - 修改次数
  - 用户留存率

选择表现最好的方案

问题:
  1. "你觉得AI做的哪部分特别好?"
     → 应该保留的分工

  2. "你觉得AI做的哪部分不满意?"
     → 应该调整为人做

  3. "哪部分你希望AI做,但现在需要你手动?"
     → AI能力提升方向

  4. "哪部分你希望自己做,但AI抢了?"
     → 归还给用户的控制权

基于反馈调整分工

新手用户:
  - AI做更多(降低门槛)
  - 提供更多指导
  - 简化选择

专家用户:
  - 人做更多(保留控制权)
  - 提供更多定制选项
  - AI做执行层面

例子:
  设计工具:
    - 新手:AI生成完整设计,人选择喜欢的
    - 专家:人设计框架,AI处理细节

时间充裕:
  - 人做更多(追求质量)
  - AI辅助优化

时间紧急:
  - AI做更多(追求速度)
  - 人快速审核

例子:
  写作工具:
    - 正式文章:人主导,多轮打磨
    - 日常推文:AI生成,人快速调整

[生成中...]

用户:
  - 不知道AI在做什么
  - 不知道做完后自己要做什么
  - 只能等待

[AI正在生成初稿... 预计30秒]

完成后你需要:
  1. 审核关键数据是否准确
  2. 调整语言风格
  3. 添加个性化内容

提前准备:
  - 想好个性化的开头
  - 准备要补充的案例

用户:
  - 知道AI在做什么
  - 知道自己要做什么
  - 可以提前准备
  - 节省时间

自动化程度滑块:

[少 ←────●────→ 多]

少:
  - AI只做基础工作
  - 你保留更多控制
  - 适合重要任务

多:
  - AI做更多决策
  - 你只需最终确认
  - 适合日常任务

让用户根据场景调整

自动化程度:

10%: AI只提供开头建议
30%: AI生成回复要点
50%: AI生成完整初稿
70%: AI生成可发送的版本
90%: AI自动回复(人仅知情)

用户根据邮件重要性选择

1. 暂停功能
   - AI生成过程中,可以暂停
   - 看看方向对不对

2. 修正功能
   - AI走偏了,用户能纠正
   - 不用推倒重来

3. 手动模式
   - 用户可以切换到全手动
   - AI变成工具,完全听指挥

4. 撤销功能
   - AI做的任何操作都能撤销
   - 用户有安全感

AI自动剪辑过程:

步骤1: 识别关键片段
  → [暂停][修正][继续]

步骤2: 添加转场
  → [暂停][修正][继续]

步骤3: 配音乐
  → [暂停][修正][继续]

每一步用户都能干预,
不是"全自动黑盒"

产品: "AI全自动生成,你什么都不用做"

用户反应:
  ❌ "不敢用,万一出错怎么办?"
  ❌ "没有控制感,不安心"
  ❌ "结果不符合预期,但不知道怎么改"

场景:
  - 高风险任务(法律、医疗、财务)
  - 创意任务(用户想参与)
  - 个性化要求高的任务

改为:
  "AI快速生成初稿,你把关质量"

用户反应:
  ✅ "有AI帮忙快多了"
  ✅ "我保留最终决定权,安心"
  ✅ "可以修改,符合我的需求"

产品: "AI帮你做XXX小事"

用户反应:
  ❌ "这点小事我自己也能做"
  ❌ "节省的时间不多,不值得付费"
  ❌ "可有可无,不用也行"

场景:
  - AI只做最简单的部分
  - 核心价值仍需人工
  - AI的贡献不明显

重新分工:
  - AI做主要的重复性工作(70%)
  - 人做关键的判断性工作(30%)

用户反应:
  ✅ "这个工具确实帮了大忙"
  ✅ "节省了大量时间"
  ✅ "愿意付费"

产品: AI和人的分工模糊

用户反应:
  ❌ "不知道AI在做什么"
  ❌ "不知道我该做什么"
  ❌ "不知道什么时候该介入"
  ❌ "体验混乱"

清晰标注:
  - [AI正在做]: XXX
  - [接下来轮到你]: XXX
  - [可选,AI也能做]: XXX

用户一目了然